하이퍼파라미터 최적화 (Hyperparameter Optimization)
1. 하이퍼파라미터란?
- 하이퍼파라미터는 모델 학습 전에 사용자가 직접 설정해야 하는 값들입니다.
- 하이퍼파라미터는 모델 성능에 큰 영향을 미치며, 최적의 값을 설정해야 과적합이나 과소적합을 방지하고 일반화 성능을 최대화할 수 있습니다.
주요 하이퍼파라미터 예시
- Learning rate(학습률): 가중치를 업데이트하는 속도를 결정합니다.
- Number of estimators: 앙상블 모델에서 사용하는 학습기의 개수를 결정합니다.
- Regularization parameters(정규화 파라미터): 모델이 과적합되는 것을 방지하는 파라미터입니다.
2. 하이퍼파라미터 최적화 방법
2.1. Grid Search
- Grid Search는 사전 정의된 하이퍼파라미터 값의 모든 조합을 시험하는 방법입니다.
- 여러 하이퍼파라미터 값들의 조합을 시도하여 최적의 성능을 발휘하는 조합을 찾습니다.
장점:
- 모든 가능한 조합을 탐색하므로 최적의 조합을 찾을 확률이 높습니다.
단점:
- 계산 비용이 매우 높고 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 하이퍼파라미터 그리드 정의
param_grid = {
'n_estimators': [50, 100, 200],
'max_depth': [10, 20, 30],
'min_samples_split': [2, 5, 10]
}
# GridSearchCV를 사용하여 최적의 하이퍼파라미터 탐색
grid_search = GridSearchCV(estimator=RandomForestClassifier(), param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 최적의 파라미터 출력
print(grid_search.best_params_)2.2. Random Search
- Random Search는 하이퍼파라미터 공간에서 임의로 조합을 선택하여 최적의 하이퍼파라미터를 찾습니다.
- Grid Search처럼 모든 조합을 시도하지 않고, 지정된 수만큼 랜덤하게 탐색합니다.
장점:
- Grid Search보다 계산 비용이 낮고, 더 효율적입니다.
- 적은 탐색으로도 좋은 결과를 얻을 가능성이 큽니다.
단점:
- 최적의 조합을 찾지 못할 가능성이 있습니다.
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 하이퍼파라미터 범위 정의
param_dist = {
'n_estimators': [50, 100, 200],
'max_depth': [10, 20, 30],
'min_samples_split': [2, 5, 10]
}
# RandomizedSearchCV를 사용하여 최적의 하이퍼파라미터 탐색
random_search = RandomizedSearchCV(estimator=RandomForestClassifier(), param_distributions=param_dist, n_iter=10, cv=5)
random_search.fit(X_train, y_train)
# 최적의 파라미터 출력
print(random_search.best_params_)2.3. Bayesian Optimization
- Bayesian Optimization은 이전 탐색 결과를 바탕으로, 후속 탐색을 효율적으로 수행하는 기법입니다.
- 확률 모델을 사용하여 유망한 영역을 집중적으로 탐색하므로, 적은 시도로 최적의 결과를 찾을 수 있습니다.
장점:
- 적은 시도로도 효율적인 탐색이 가능합니다.
단점:
- 구현이 복잡하고, 초기 탐색 과정에서 시간이 필요합니다.
2.4. Genetic Algorithms (유전 알고리즘)
- 유전 알고리즘은 자연 선택 과정에서 영감을 얻은 최적화 기법으로, 세대별로 하이퍼파라미터 공간을 탐색해 점차 최적의 조합에 수렴합니다.
- 돌연변이와 교배 개념을 사용하여 새로운 하이퍼파라미터 조합을 생성합니다.
장점:
- 매우 큰 하이퍼파라미터 공간에서 유용합니다.
단점:
- 탐색에 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
3. 하이퍼파라미터 최적화 전략 요약
| 방법 | 장점 | 단점 |
|---|---|---|
| Grid Search | 모든 조합을 시도하여 최적의 조합을 찾을 확률이 높음 | 계산 비용이 매우 큼, 비효율적일 수 있음 |
| Random Search | 계산 비용이 낮고 효율적 | 최적의 조합을 찾지 못할 수 있음 |
| Bayesian Optimization | 적은 탐색으로 효율적인 결과를 얻을 수 있음 | 구현이 복잡하고 초기 탐색 과정이 필요함 |
| Genetic Algorithm | 매우 큰 하이퍼파라미터 공간에서 유용 | 탐색에 시간이 오래 걸릴 수 있음 |
4. 요약
- 하이퍼파라미터 최적화는 모델 성능을 향상시키기 위해 중요한 과정입니다. Grid Search와 Random Search는 기본적인 최적화 방법이며, 더 나은 성능과 효율성을 원한다면 Bayesian Optimization이나 유전 알고리즘을 사용할 수 있습니다.
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